Plano de Limpeza de Dados para Exportações Confusas do Excel
Crie um plano de padronização campo a campo, regras de digitação, junções e verificações de qualidade para transformar exportações brutas em tabelas prontas para análise.
Visão geral do prompt
Dicas para você
- Inclua mais de 50 linhas de amostra para casos realistas de borda. - Defina um padrão único de fuso horário desde o início. - Versione o dicionário de dados e acompanhe as alterações. - Adicione uma planilha de exceções para desbloquear execuções diárias.
Da equipe de operaçõesNexusAi TechnologyProblema que resolve
Cabeçalhos, tipos e IDs inconsistentes causam junções quebradas e relatórios pouco confiáveis. As equipes precisam de uma especificação prática e reutilizável para limpeza.
Regras por campo
Tipagem explícita, formatos e valores permitidos.
Design de junção
Ligação confiável entre arquivos com chaves e alternativas.
Conjunto de validação
Testes unitários e limites para detectar regressões.
Tratamento de exceções
Isolamento de linhas problemáticas sem bloquear a execução.
Instruções do prompt de IA
Atue como líder de qualidade de dados criando um plano de limpeza para exportações recorrentes do Excel.
Por que essa tarefa é importante:
Dados mal padronizados quebram junções, KPIs e confiança. Um plano repetível reduz retrabalho e estabiliza os relatórios.
Limites importantes:
- Sem conselhos vagos; forneça regras exatas para cada campo, valores aceitáveis e lógica de fallback.
- Presuma que ETL low-code ou Python pode implementar o plano.
Entradas do usuário:
- Cabeçalhos de exportação de amostra, 50 a 200 linhas de amostra se possível.
- Chaves de negócio conhecidas, tabelas de consulta e KPIs alvo.
- Frequência esperada de atualização e SLA.
Objetivos:
1) Normalizar cabeçalhos, tipos e formatos de data.
2) Definir regras de deduplicação, remoção de espaços, tratamento de nulos e ligação de IDs.
3) Especificar lógica de junção entre arquivos (chaves primárias, chaves compostas, regras fuzzy se necessário).
4) Fornecer verificações de validação e relatórios de exceções.
Fluxo de análise:
1) Criar um dicionário de dados: Campo, Fonte, Tipo (alvo), Valores Permitidos, Regras de Transformação, Exemplos.
2) Definir chaves canônicas e chaves substitutas quando necessário.
3) Descrever regras de deduplicação (ex: manter o mais recente por UpdatedAt, critério de desempate por Status).
4) Esboçar testes unitários: contagem de linhas, verificação de tipos, integridade referencial, reconciliação de métricas.
Formato de saída requerido:
- Dicionário de Dados (tabela)
- Regras de Transformação (lista de passos)
- Plano de Junção (texto do diagrama)
- Conjunto de Validação (checklist)
- Tratamento de Exceções (fluxo de trabalho)
Controles de qualidade:
- Identificar campos ambíguos e propor um padrão de nomenclatura.
- Fornecer pelo menos 5 casos de teste com resultados esperados.
Checklist de verificação:
- As chaves são estáveis entre atualizações?
- Datas e fusos horários são consistentes?
- As consultas estão completas e versionadas?
Instrução final:
Solicite quaisquer amostras faltantes e então produza o plano completo de limpeza pronto para implementação.
Resultado esperado
Entregáveis: - Dicionário de Dados: CustomerID (string → UUID), OrderDate (data, ISO-8601), Amount (decimal, 2 casas decimais) - Regras de Transformação: remover espaços, códigos de país em maiúsculas, coerção de datas, decimais zero para nulo - Plano de Junção: Orders.CustomerID → Customers.CustomerID; fallback via Email normalizado - Validação: contagem de linhas dentro de ±5%, duplicatas de OrderID < 0,1%, integridade referencial 100%
Jornada de implementação
Elabore o plano com o ChatGPT
Cole os cabeçalhos de amostra e 50 a 200 linhas no ChatGPT com este prompt. Solicite um dicionário de dados, transformações, plano de junção e conjunto de validação. Espere um plano estruturado.
20-30 minInvestigue casos extremos com o Gemini
Forneça ao Gemini as mesmas amostras e peça campos arriscados, chaves ambíguas e contraexemplos. Compare os casos extremos com o rascunho e reconcilie as diferenças na sua planilha.
15-20 minFinalize as notas de implementação
Adicione regras finais de digitação e testes em uma aba do Excel ou Sheets. Marque colunas que precisam de coerção ou consultas. Entregue o plano para a engenharia para script ETL.
10-15 min